## ANALISIS HUBUNGAN INTEGRASI PASAR MODAL KAWASAN ASEAN-5
Wulan Suryandani, SE., MM.
STIE YPPI Rembang
Jl. Raya Rembang – Pamotan KM. 4 Rembang
email : wulansuryandani@gmail.com

## ABSTRACT
ASEAN is an intergovernmental organization in Shouteast Asia, working together on economic and political issues. With the establishment of economic relations, one of them in the field of capital market will give effect to the movement of capital market indices in each country in the ASEAN region. Knowing the integration of capital market in ASEAN region can help investors in determining which capital markets will be used to form international diversification so that it can give potential benefits. In this study analyzed the level of capital market integration between ASEAN-5 capital markets from 2006 to 2017 years. The method of analysis used in this study is the  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF),  Johansen  Cointegration,  VAR  estimation  (Vector  Auto Regression), and Granger Causality Test. By using this method of analysis it is concluded that there  is  a  long  term  relationship  between  capital  market  integration  in  ASEAN-5.  And  in  this study we found that there is a causal relationship between capital market in ASEAN-5, although not entirely.
Keywords  : Capital  Market  Integration,  Augmented  Dickey  Fuller,  VAR  Estimate,  Granger Causality, Johansen Cointegration, International Diversification, ASEAN

## A. PENDAHULUAN
ASEAN merupakan organisasi Geo-Politik dan ekonomi dari negara-negara di kawasan Asia Tenggara yang didirikan di Bangkok, 8 agustus 1967 berdasarkan Deklarasi Bangkok oleh Indonesia,  Malaysia,  Filipina,  Singapura  dan  Thailand.  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN  (MEA)/
ASEAN Economic Community (AEC) merupakan salah satu bentuk realisasi dan tujuan akhir dari integrasi  ekonomi  ASEAN  2020.  Dasar  pembentukannya  bermula  dari  kesepakatan  para pemimpin  ASEAN  dalam  konferensi  tingkat  tinggi  (KTT)  yang  berlangsung  di  Kuala  Lumpur, Malaysia, pada Desember 1997. Tujuan ini lebih dipertegas dalam KTT ASEAN yang berlangsung di Bali, Indonesia, pada bulan Oktober 2003 dalam Deklarasi ASEAN Cancord II (Bali Cancord II).
Integrasi  ekonomi  ASEAN  yang  ingin  dicapai  yaitu  terwujudnya  wilayah  ASEAN  yang  aman dengan  dinamika  pembangunan  yang  lebih  tinggi  dan  terintegrasi,  pengentasan  masyarakat ASEAN dari kemiskinan, serta pertumbuhan ekonomi untuk mencapai kemakmuran yang merata dan berkelanjutan.
Buletin Bisnis & Manajemen
Untuk  memfasilistasi  pencapaian  MEA  yang  sesuai  dengan  target  maka  dilakukan pertemuan  tingkat  menteri  keuangan  ASEAN,  Agustus  2003  di  Makati  City  Filipina  yang menyepakati Roadmap Integrasi ASEAN (RIA) bidang finansial (RIA-Fin) meliputi 4 sektor, yaitu:
1) pengembangan pasar modal, 2) liberalisasi neraca modal, 3) liberalisasi jasa keuangan, dan 4) kerja sama nilai tukar (Nurhayati, 2012). Roadmap kerjasama pasar modal memiliki tujuan untuk mewujudkan kerjasama pasar modal yang lebih erat dengan dilakukannya integrase pasar modal dan memperdalam integrasi ekonomi antar negara ASEAN.
Adanya  integrasi  pasar  modal  ASEAN  akan  meningkatkan  peran  pasar  modal  dalam pembangunan ekonomi. Pasar modal memiliki peran penting dalam perekonomian suatu negara karena pasar modal menjalankan dua fungsi utama, pertama sebagai sarana bagi pendanaan usaha atau sebagai sarana bagi perusahaan untuk mendapatkan dana dari masyarakat pemodal (investor). Selain itu pasar modal juga menjadi sarana bagi masyarakat untuk berinvestasi pada instrumen keuangan, seperti saham, obligasi, reksa dana, dan lain-lain.
Dari uraian di atas menunjukkan bahwa integrasi pasar modal di kawasan ASEAN sangat penting untuk diketahui hubungan dan pergerakannya. Oleh karena itu sangat menarik untuk mengetahui dan membuktikan apakah pasar modal di kawasan ASEAN khususnya ASEAN-5 yaitu negara  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  dan  Filipina  sudah  ada  hubungan  integrasi. Perlu diketahui juga bentuk integrase yang terjadi dan adakah pasar modal yang mempengaruhi atau yang dipengaruhi oleh pasar modal yang lain dalam kawasan ASEAN.

## B. TINJAUAN TEORITIS DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Diversifikasi Internasional
Konsep diversifikasi dilakukan oleh investor dengan melakukan investasi pada berbagai jenis aset yang berbeda dengan tujuan untuk mengurangi risiko portofolio tanpa mempengaruhi return portofolio.  Teori  portofolio  modern  dengan  konsep  risiko  portofolio  pertama  kali diperkenalkan secara formal oleh Markowitz (1952).
Kontribusi  diversifikasi  Markowitz  dalam  konteks  integrasi  pasar  modal  internasional yaitu  derajat  pergerakan  bersama (comovement) pasar  modal  dalam  portofolio  saham internasional.  Jika  derajat  pergerakan  bersama  diantara  pasar  modal  nasional  tinggi  maka manfaat  diversifikasi  portofolio  internasional  akan  semakin  menurun.  Sebaliknya  dengan derajat  integrasi  yang  rendah  memberikan  peluang  manfaat  diversifikasi  portofolio internasional yang potensial. Oleh karena itu, teori portofolio modern menganjurkan investor melakukan diversifikasi portofolio internasional jika derajat integrasi pasar modal antar negara rendah.
Dengan diversifikasi diharapkan apabila terjadi penurunan satu tingkat keuntungan atau risiko salah satu jenis sekuritas maka akan ditutup oleh kenaikan tingkat keuntungan sekuritas lain.  Apabila  seorang  investor  dapat  membentuk  portofolio  secara  sempurna,  maka  risiko portofolio  sama  dengan  risiko  pasar  atau  risiko  sistematis.  Risiko  tidak  sistematis  dapat
dikurang/dihilangkan  dengan  cara  diversifikasi  internasional  (Solnik,  1974).  Semakin  besar koefisien  korelasi  negatif  antar  keuntungan  sekuritas,  maka  semakin  besar  pengaruh diversifikasi terhadap pengurangan risiko.

## Integrasi Pasar Modal
Integrasi  adalah  kebijakan  komersial  atau  perdagangan  yang  secara  diskriminatif mengurangi  atau  menghapuskan  hambatan–hambatan  perdagangan  hanya  diantara  pihak tertentu saja, yakni di negara–negara yang memutuskan untuk bersatu membentuk integrasi ekonomi  tersebut  (Mustikati,  2007).  Integrasi  dapat  terwujud  jika  terdapat  kerjasama  antar negara sehingga dapat mencapai tujuan yang dikehendaki dengan lebih efisien.
Menurut  Climent  dan  Meneu  (2003)  integrasi  pasar  modal  berarti  penyatuan  bursa saham, suku bunga, dan tingkat inflasi antara beberapa negara atau yang memiliki keterkaitan erat  dengan  karena  kegiatan  ekonomi.  Adanya  integrasi  dapat  mempengaruhi  pertumbuhan pasar  modal  di  negara  masing-masing.  Pasar  modal  dalam  satu  kawasan  regional  cenderung memiliki  pergerakan  yang  sama  dan  memiliki  efek  penularan  yang  tinggi (contagion  effect) sehingga tingkat integrasi antara pasar modal yang satu dengan yang lain menjadi tinggi.
Pasar modal dinyatakan terintegrasi secara internasional jika aset dengan risiko yang sama (identik) memiliki harga yang sama walaupun diperdagangkan di pasar yang berbeda (Bae, 1995). Menurut Click dan Plummer (2003) pasar modal dinyatakan terintegrasi apabila 2 pasar terpisah  memiliki  pergerakan  indeks  yang  sama  dan  memiliki  korelasi  diantara  pergerakan indeksnya. Ini artinya, ketika dua asset dengan tingkat risiko yang sama dari pasar saham yang dipilih secara acak memiliki expected returns yang sama (Auzairy dan Ahmad, 2009).
Memahami informasi dari hubungan dan korelasi antar pasar modal sangatlah penting.
Seperti yang sudah dijelaskan oleh Lim (2007) bahwa pemahaman tentang informasi tersebut bisa  dimanfaatkan  bagi  pembuat  kebijakan  dan  para  manager  keuangan  dalam  keputusan financial  mereka  yang  ada  hubungannya  dengan  manajemen  investasi  dan  risiko.  Manajer keuangan  juga  bisa  melakukan  diversifikasi  pada  portofolio  investasi.  Alasan  lain  mengapa investor harus mempertimbangkan untuk melakukan investasi internasional adalah peningkatan keuntungan.  Saham  yang  diberitakan  oleh  suatu  negara  dengan  tingkat  pertumbuhan  yang tinggi diharapkan akan memberikan pengembalian keuntungan yang tinggi pula.

## Penelitian Sebelumnya
Mustikati (2007) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa krisis ekonomi menimbulkan contagion effect (efek penularan) terhadap daerah lain. Efek penularan tersebut menyebabkan terjadinya  hubungan  atau  interaksi  pasar  modal  yang  akan  mebentuk  suatu  integrasi  pasar modal.  Pengintegrasian  pasar  modal  menunjukkan  bahwa  pasar  dapat  berinteraksi  dengan pasar modal di negara lain.
Sedangkan  menurut  Kasim  (2010)  selama  periode  2005-2008  terdapat  pengaruh simultan dan parsial antara saham-saham regional terhadap pergerakan harga IHSG di BEI, yakni melalui indeks harga saham di Kuala Lumpur (KLCI) dan indeks harga saham di Singapura (STI).
Buletin Bisnis & Manajemen
STI  memiliki  pengaruh  yang  dominan  terhadap  pergerakan  IHSG  yaitu  sebesar  38,93%. Pernyataan tersebut di dukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Nurhayati (2010) yang menemukan  bahwa  hanya  pasar  modal  di  Indonesia  yang  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh pasar  modal  Malaysia,  Singapura,  Filipina,  dan  Thailand.  Pasar  modal  yang  lain  tidak  saling mempengaruhi. Sehingga, pasar modal di kawasan ASEAN terintegrasi, tetapi tidak sepenuhnya.
Menurut Phuong dan Daly (2012) dalam penelitiannya menemukan adanya hubungan jangka panjang antara indeks pasar negara Indonesia, Malaysia, Thailand, Singapura, Filipina, dan  juga  Vietnam.    Sementara  itu  Royfaizal  et.  al  (2007)  menemukan  bahwa  berdasarkan granger causality pasar modal Thailand lebih eksogen, sedangkan pasar Malaysia lebih endogen saat  sebelum  dan  selama  krisis.  Setelah  krisis  pasar  modal  US  menjadi  lebih  dominan dibandingkan  dengan  negara  lain. Kesimpulannya  pasar modal  ASEAN 5+3  dan US  saling  ada ketergantungan selama dan setelah krisis.

## Hipotesis
Berdasarkan  dari  teori yang mendasari serta penelitian-penelitian sebelumnya,  dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 1 : Terdapat hubungan integrase antar pasar modal di kawasan ASEAN-5 dari tahun  2006-2017 H 2 : Terdapat hubungan kausalitas antar pasar modal di kawasan ASEAN-5 dari tahun 2006-2017

## C. METODE PENELITIAN
Data kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder time series selama 11 tahun dari Bulan Januari 2006 sampai dengan Bulan Mei 2017. Data yang digunakan adalah  data  Indeks  Harga  Saham  Gabungan    (IHSG)  dari  negara  Indonesia, Kuala  Lumpur Composite Index (KLCI) untuk Malaysia, PSE Composite Index (PSE) untuk Filipina, Straight Times Index (STI) untuk Singapura dan SET Index (SET) untuk Thailand.
Populasi  dalam  penelitian ini  adalah  indeks  harga  saham  gabungan  dari  pasar  modal negara-negara  yaitu  Indonesia,  Malaysia,  Filipina,  Singapura  dan  Thailand  yang  diunduh  dari Yahoo Finance dan id.investing.com .
Sampel dari penelitian ini adalah harga penutupan bulanan dari masing-masing indeks harga saham gabungan yaitu IHSG untuk Indonesia Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) untuk Malaysia, PSE Composite Index (PSE) untuk Filipina, Straight Times Index (STI) untuk Singapura dan SET  Index (SET)  untuk  Thailand,  selama  periode  Januari  2006  sampai  dengan  Mei  2017.
Teknik  pengambilan  sample  dengan  cara purposive  sampling. Sampel  yang  diambil  tersebut diharapkan dapat mewakili kondisi pasar modal masing-masing negara.

## Metode Analisis Data

## Unit Root Test
Data time  series sering  kali  tidak  stasioner  sehingga  menyebabkan  hasil  regresi  yang meragukan atau sering disebut regresi lancung (superious regression) (Widardjono, 2013). Data
yang  tidak  stasioner  seringkali  menunjukkan  hubungan  ketidakseimbangan  dalam  jangka panjang. Agar regresi yang dihasilkan tidak rancu (meragukan) maka perlu merubah data tidak stasioner menjadi data stasioner.
Metode uji stasioneritas dilakukan dengan uji akar-akar unit ( unit root test ). Uji yang dilakukan dengan menggunakan Uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Adapun formulasi uji ADF adalah sebagai berikut:
∆ Y t = ∅ Y t- 1 + e t ∆ Y t = ß 1 + ∅ Y t- 1 + e t ∆ Y t = ß 1 + ß 2 t + ∅ Y t- 1 + e t dimana t adalah variabel tren waktu.
Jika nilai absolut dan statistik ADF lebih besar dari nilai kritisnya pada  diferensi  tingkat pertama,  maka  data dikatakan  stasioner  pada  derajat  satu.  Akan tetapi, jika nilainya lebih kecil maka uji derajat integrasi perlu dilanjutkan pada diferensi yang  lebih   tinggi   sehingga diperoleh   data   yang stasioner.

## Uji Kointegrasi Johansen
Alternatif  uji kointegrasi yang sekarang banyak digunakan adalah uji kointegrasi oleh Johansen. Uji yang dikembangkan Johansen dapat digunakan untuk menentukan kointegrasi sejumlah variabel (vektor) (Widarjono, 2013).
Adapun formulasi unuk lebih menjelaskan kointegrasi Johansen adalah sebagai berikut:
Jika vektor X t adalah vektor variabel endogen dalam VAR dengan panjang lag p , maka:
𝑌 𝑡 =   𝐴 1 𝑌 𝑡−1 + … + 𝐴 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 + 𝐵𝑋 𝑡 + 𝜀 𝑡
Notasi:  Y t adalah vector k dari variabel I(1) non-stasioner, X t adalah vector d dari variabel deterministic dan et adalah vector inovasi. Spesifikasi VAR ini dapat dinyatakan dalam bentuk first difference (Widarjono, 2013).
∆Y t = ΠY t−1 + ∑ Γ p−1 i−j ΔY t−1 +  βX t + ε t
Notasi.
Π =   ∑ A 𝑖 𝑝 𝑖=1 −  𝐼 dan
Γ =   − ∑ A 𝑖 𝑝 𝑗=𝑖+1
I = Matrik identitas
Jika  tidak  terdapat  hubungan  kointegrasi,  model unrestricted VAR dapat  diaplikasikan.
Tetapi jika terdapat hubungan kointegrasi, model Vector Error Correction (VECM) yang dipergunakan (Winarno, 2011).

## Uji Kausalitas Granger
Menurut Widarjono (2013) hubungan kausalitas adalah hubungan dua arah, dengan demikian jika terjadi kausalitas dalam perilaku ekonomi maka di dalam model ekonometrika ini  tidak  terdapat  variabel  independen,  semua  variabel  merupakan  variabel  dependen.  Uji kausalitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Uji  Kausalitas  Granger (Granger
Causality Test) . Sebab-akibat secara Granger tidak memiliki arti fundamental, dalam arti dapat menelusuri alur logika mengapa suatu kejadian (X) akan menyebabkan kejadian lain (Y).
Nilai  probabilitas  (p value )  yang  dihasilkan  menentukan  signifikansi  arah  hubungan kausalitas antar variabel. Ketentuan secara konvensional disepakati adalah jika probabilitas lebih kecil dari ∝ = 5% atau 0,05 maka dikatakan terjadi kausalitas yang signifikan.

## Vector Autoregression (VAR)
Metode  VAR  pertama  kali  ditemukan  oleh  Sims  (1980).  Metode  VAR  merupakan sebuah  metode  untuk  menganalisis  sebuah  hubungan  antar  variabel  yang  tidak  didasarkan pada teori tertentu (ateoritis). Berbeda dengan model persamaan simultan, dalam VAR tidak perlu  dilakukan  pembedaan  antara  variabel  endogen  dan  variabel  eksogen  karena  dalam pendekatan  VAR  semua  variabel  yang  dipercaya  saling  berhubungan  dimasukkan  ke  dalam model (Widarjono, 2013).  Menurut Ariefianto (2012) dalam pendekatan VAR semua variabel dianggap  sebagai  variabel  endogen  dan  estimasi  dapat  dilakukan  secara  serentak  ataupun sekuensial. Persamaan model VAR dapat ditulis sebagai berikut:
Y 1t = ß 10 + ∑ 𝑝 𝑖=1 ß 11 y 1t-i + ∑ 𝑝 𝑖=1 ∝ i1 y 2t-i + … + ∑ 𝑝 𝑖=1 µ i1 y nt-i + e 1t Y nt = ß 10 + ∑ 𝑝 𝑖=1 ß 1n y 1t-i + ∑ 𝑝 𝑖=1 ∝ in y 2t-i + … + ∑ 𝑝 𝑖=1 µ in y nt-i + e nt

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Unit Root Test
Tabel 1. Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test pada level series t-Statistic Prob* Keterangan Indonesia -0.823952 0.8088 Tidak stasioner Malaysia -1.579000 0.4906 Tidak stasioner Singapura -2.274980 0.1816 Tidak stasioner Thailand -0.541889 0.8782 Tidak stasioner Filipina -0.488578 0.8888 Tidak stasioner Test critical value 1% 5% 10% -3.478911 -2.882748 -2.578158
Berdasarkan  hasil  uji  Unit  Root  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF) ditemukan bahwa semua variabel tidak stasioner pada level series karena nilai probabilitas dari semua variabel lebih besar dari 0.05 atau 5%.  Artinya data harus di uji lagi pada level first difference untuk mendapatkan data yang stasioner.
Tabel 2. Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test pada first difference t-Statistic Prob* Keterangan Indonesia -10.14002 0.0000 Stasioner Malaysia -10.63752 0.0000 Stasioner Singapura -10.12337 0.0000 Stasioner Thailand -10.05657 0.0000 Stasioner Filipina -10.74975 0.0000 Stasioner
Buletin Bisnis & Manajemen Test critical value 1% 5% 10% -3.479281 -2.882910 -2.578244

## Sumber : data diolah
Berdasarkan  hasil  uji  Unit  Root  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF) ditemukan bahwa semua variabel stasioner pada level first difference karena nilai probabilitas dari semua variabel lebih kecil dari 0.05 atau 5% artinya data tersebut sudah stasioner.
Uji Kointegrasi Johansen
Tabel 3. Johansen Cointegration Test Hypothesized Trace 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None 0.151023 58.05167 68.52 76.07 At most 1 0.126027 36.44024 47.21 54.46 At most 2 0.084796 18.65902 29.68 35.65 At most 3 0.038558 6.962751 15.41 20.04 At most 4 0.013337 1.772386 3.76 6.65
Trace test indicates no cointegration at both 5% and 1% levels
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level
Sumber : data diolah
Dengan  melihat  hasil  dari  Tabel  4  tidak  ada  kointegrasi  yang  terbentuk  pada  tingkat keyakinan  5%  atau 0,05 dan pada tingkat  10%  atau  0.1. Hal ini dapat dilihat dari nilai Trace Statistic yang  mengindikasikan  tidak  adanya  kointegrasi  pada  model  yang  diuji.  Apabila  nilai trace  statistic lebih  besar  dari  nilai critical  value maka  menunjukkan  bahwa  pasar  modalnya terkointegrasi secara kuat. Sedangkan yang nilai trace statistic lebih kecil dari nilai critical value tidak berarti pasar modalnya tidak terkointegrasi tetapi pasar modal ini terkointegrasi secara lemah. Walaupun tidak terjadi kointegrasi, hal ini menunjukkan pasar modal dalam model yang di uji memiliki hubungan jangka panjang.

## Uji Kausalitas dengan Granger Causality Test
Tabel 5. Granger Causality Test
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. MALAYSIA does not Granger Cause INDONESIA 132 1.12357 0.3515 INDONESIA does not Granger Cause MALAYSIA 0.82208 0.5363 SINGAPURA does not Granger Cause INDONESIA 132 1.72855 0.1331 INDONESIA does not Granger Cause SINGAPURA 0.61166 0.6911 THAILAND does not Granger Cause INDONESIA 132 2.57063 0.0301* INDONESIA does not Granger Cause THAILAND 1.09205 0.3683
Buletin Bisnis & Manajemen FILIPINA does not Granger Cause INDONESIA 132 0.18735 0.9669 INDONESIA does not Granger Cause FILIPINA 0.98260 0.4313 SINGAPURA does not Granger Cause MALAYSIA 132 1.99834 0.0836 MALAYSIA does not Granger Cause SINGAPURA 2.29323 0.0496* THAILAND does not Granger Cause MALAYSIA 132 1.03556 0.3999 MALAYSIA does not Granger Cause THAILAND 1.94191 0.0923 FILIPINA does not Granger Cause MALAYSIA 132 0.54509 0.7418 MALAYSIA does not Granger Cause FILIPINA 0.30844 0.9071 THAILAND does not Granger Cause SINGAPURA 132 0.81142 0.5437 SINGAPURA does not Granger Cause THAILAND 0.87181 0.5023 FILIPINA does not Granger Cause SINGAPURA 132 0.50737 0.7702 SINGAPURA does not Granger Cause FILIPINA 1.67998 0.1445 FILIPINA does not Granger Cause THAILAND 132 0.76416 0.5774 THAILAND does not Granger Cause FILIPINA 1.18375 0.3211
*signifikan at level 0.05 or 5%

## Sumber : data diolah
Untuk  periode tahun 2016-2017  dapat dilihat bahwa  mayoritas pergerakan saham di negara  ASEAN  tidak  dipengaruhi  oleh  pergerakan  saham  di  negara  lain.  Hal  ini  ditunjukkan dengan nilai probabilitas yang ada di atas 5% atau 0,05. Tapi ada juga pergerakan saham yang pergerakan dipengaruhi oleh negara ASEAN yang lain.
Bisa dilihat dalam tabel jika indeks saham negara Indonesia secara statistik dan secara signifikan mempengaruhi pergerakan indeks saham negara Thailand. Hal ini dibuktikan dengan nilai probabilitasnya yang kurang dari 0,05 yaitu 0,0301 (menolak H 0 ). Tapi hasil ini tidak berlaku untuk sebaliknya karena indeks saham Thailand secara statistik tidak signifikan mempengaruhi indeks saham negara Indonesia (menerima H 0 ) dengan nilai probabilitasnya yang lebih besar dari 0,05  yaitu  0,3683.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  hanya  indeks  saham  negara  Indonesia  yang secara statistik signifikan mempengaruhi pergerakan indeks saham negara Thailand.
Dari hasil yang bisa dilihat dalam tabel, indeks saham negara Singapura mempengaruhi pergerakan indeks saham negara Malaysia. Hal ini dibuktikan dengan nilai probabilitasnya yang kurang  dari  0,05  yaitu  0,0496  (menolak  H 0 ).  Dengan  begitu  terbukti  jika  pergerakan  saham negara Singapura secara statistik dan secara signifikan mempengaruhi pergerakan indeks saham negara Malaysia. Namun hal ini tidak berlaku sebaliknya, dibuktikan dengan nilai probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,0836 (menerima H 0 ). Sehingga bisa disimpulkan bahwa hanya indeks saham negara Singapura yang mempengaruhi pergerakan indeks saham Malaysia.
Bagi  para  investor  hal  ini  memberikan  keuntungan  terutama  untuk  diversifikasi international.  Dengan  lemahnya  hubungan  integrase  dan  hubungan  kausalitas  antar  negara ASEAN  maka  memungkinkan  para  investor  untuk  melakukan  diversifikasi  internasional  dan mendapatkan manfaat yang maksimal. Karena dengan memanfaatkan pergerakan indeks saham
negara  ASEAN  yang  masih  belum  begitu  kuat  hubungan  integrasinya,  investor  memiliki kebebasan untuk menanamkan modalnya di beberapa negara  ASEAN ini terutama di negara- negara  yang  dalam  penelitian  tidak  mempengaruhi  dan  tidak  dipengaruhi  oleh  pergerakan indeks saham negara ASEAN yang lain seperti negara Filipina.

## Vector Auto Regression (VAR) Estimate
Tabel 5. VAR Estimate
INDONESIA MALAYSIA SINGAPURA THAILAND FILIPINA INDONESIA(-1) 0.855646 -0.002255 -0.044429 0.019910 0.200879 (0.13553) (0.03763) (0.11580) (0.04152) (0.18655) [ 6.31350] [-0.05993] [-0.38367] [ 0.47952] [ 1.07681] INDONESIA(-2) 0.042090 -0.003178 -0.021950 -0.023626 -0.250888 (0.13586) (0.03772) (0.11609) (0.04162) (0.18702) [ 0.30980] [-0.08425] [-0.18908] [-0.56762] [-1.34153] MALAYSIA(-1) 0.746112 0.916235 0.487109 0.010762 -0.137227 (0.44225) (0.12279) (0.37787) (0.13549) (0.60875) [ 1.68708] [ 7.46184] [ 1.28908] [ 0.07943] [-0.22542] MALAYSIA(-2) -0.317806 0.088623 -0.193100 0.159706 0.587358 (0.45039) (0.12505) (0.38483) (0.13798) (0.61996) [-0.70562] [ 0.70870] [-0.50178] [ 1.15744] [ 0.94741] SINGAPURA(-1) -0.007722 0.079071 0.986470 0.058226 0.066313 (0.15938) (0.04425) (0.13618) (0.04883) (0.21939) [-0.04845] [ 1.78682] [ 7.24370] [ 1.19246] [ 0.30226] SINGAPURA(-2) -0.136662 -0.099054 -0.144512 -0.104342 -0.268143 (0.15860) (0.04403) (0.13551) (0.04859) (0.21831) [-0.86169] [-2.24948] [-1.06642] [-2.14751] [-1.22829] THAILAND(-1) 0.763471 -0.039370 0.224354 0.896376 0.509918 (0.42149) (0.11702) (0.36013) (0.12913) (0.58017) [ 1.81138] [-0.33643] [ 0.62298] [ 6.94187] [ 0.87891] THAILAND(-2) -0.663139 0.037374 -0.069542 -0.007827 -0.021608 (0.40982) (0.11378) (0.35016) (0.12555) (0.56411) [-1.61814] [ 0.32847] [-0.19860] [-0.06234] [-0.03830] FILIPINA(-1) -0.046815 0.000481 -0.048063 0.003824 0.835160 (0.09305) (0.02584) (0.07951) (0.02851) (0.12808) [-0.50311] [ 0.01864] [-0.60451] [ 0.13413] [ 6.52042] FILIPINA(-2) 0.048099 0.002744 0.037385 -0.000598 0.065450 (0.09069) (0.02518) (0.07749) (0.02778) (0.12483) [ 0.53038] [ 0.10897] [ 0.48247] [-0.02154] [ 0.52430] C 75.42478 63.94486 158.1005 9.479802 101.9726 (125.491) (34.8422) (107.224) (38.4451) (172.736) [ 0.60104] [ 1.83527] [ 1.47449] [ 0.24658] [ 0.59034] R-squared 0.986231 0.977160 0.886721 0.981900 0.987637
Buletin Bisnis & Manajemen Adj. R-squared 0.985120 0.975318 0.877586 0.980441 0.986640 Sum sq. resids 3359489. 258977.0 2452623. 315306.9 6365276. S.E. equation 164.5985 45.70037 140.6386 50.42616 226.5676 F-statistic 888.1593 530.5054 97.06432 672.6939 990.6209 Log likelihood -874.7934 -701.8040 -853.5558 -715.0885 -917.9305 Akaike AIC 13.12286 10.56006 12.80823 10.75687 13.76193 Schwarz SC 13.35959 10.79679 13.04496 10.99359 13.99866 Mean dependent 3581.794 1471.566 2947.985 1086.183 4862.589 S.D. dependent 1349.365 290.8904 401.9652 360.5608 1960.200 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.11E+19 Determinant resid covariance 7.24E+18 Log likelihood -3889.074 Akaike information criterion 58.43072 Schwarz criterion 59.61435 Sumber : data diolah
Keterangan :
 Angka pada baris pertama setiap variabel menunjukkan koefisien regresi
 Angka dalam kurung pertama menunjukkan standart error
 Angka dalam kurung kedua menunjukkan nilai t hitung
 t tabel (n=135; α=0,05)
Dari  hasil  Tabel  5  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  berdasarkan  uji  t -hitung ,  dapat  dianalisis untuk masing-masing indeks harga saham gabungan pada periode tahun 2006-2017 dengan t - tabel 1.9778.  Pada  persamaan  indeks  harga  saham  gabungan  Indonesia  secara  statistik  secara signifikan dipengaruhi oleh INDONESIA (-1) dengan t hitung 6,31350 yang lebih besar daripada t tabel yaitu  1,9778.  Artinya  adalah  indeks  harga  saham  gabungan  negara  Amerika  Serikat dipengaruhi oleh indeks itu sendiri pada masa sekarang.
Pada  persamaan  indeks  harga  saham  gabungan  Malaysia  secara  statistik  secara signifikan dipengaruhi oleh MALAYSIA(-1) dengan t hitung 7,46184 yang lebih besar daripada t tabel yaitu 1,9778 dan SINGAPURA(2) dengan t hitung -2,24948 yang berada pada wilayah penolakan H 0 . Artinya adalah indeks harga saham gabungan negara Malaysia dipengaruhi oleh indeks itu sendiri pada masa sekarang dan juga dipengaruhi oleh indeks harga saham gabungan negara Singapura pada masa lalu.
Pada  persamaan  indeks  harga  saham  gabungan  Singapura  secara  statistik  secara signifikan dipengaruhi SINGAPURA(-1) dengan t hitung 7,24370 yang lebih besar daripada t tabel yaitu 1,9778. Artinya adalah indeks harga saham gabungan negara Singapura dipengaruhi oleh indeks itu sendiri pada masa sekarang.
Pada  persamaan  indeks  harga  saham  gabungan  Thailand  secara  statistik  secara signifikan dipengaruhi oleh THAILAND(1) dengan t hitung 6,94187 yang nilainya lebih besar dari t tabel yaitu 1,9778 dan juga dipengaruhi oleh SINGAPURA(-2) dengan t hitung -2,14751 yang berada pada  wilayah  penolakan  H 0 .  Artinya  adalah  indeks  harga  saham  gabungan  negara  Thailand dipengaruhi oleh indeks itu sendiri pada masa sekarang dan juga dipengaruhi oleh indeks harga saham gabungan negara Singapura di masa lalu.
Pada persamaan indeks harga saham gabungan Filipina secara statistik secara signifikan dipengaruhi  oleh  FILIPINA(-1)  dengan  t hitung 6,52042  yang  nilainya  lebih  besar daripada  t tabel yaitu  1,9778.  Artinya  adalah  indeks  harga  saham  gabungan  negara  Filipina  dipengaruhi  oleh indeks itu sendiri pada masa sekarang.

## E. PENUTUP

## Simpulan
Dari hasil olah data dan pembahasan, maka kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  1  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  integrasi antar pasar modal di kawasan ASEAN-5 dari tahun 2006-2017. Bentuk hubungan yang terjadi adalah hubungan jangka panjang dan hubungan integrasinya masil lemah. Bagi para investor hal ini akan bermanfaat dalam penyusunan diversifikasi international. Dengan mengatahui hubungan yang terjadi antar pasar saham maka investor dapat melakukan keputusan yang terkait dengan penanaman modalnya. Keuntungan bisa diperoleh optimal jika integrasi yang terjalin antar pasar adalah integrasi yang lemah. Dengan begitu perubahan yang terjadi pada salah  satu  pasar  tidak  serta  merta  berpengaruh  kepada  pasar  yang  lain  dibandingkan  jika integrasi yang terjadi antar pasar adalah hubungan integrasi yang kuat.
2. Berdasarkan pengujian hipotesis 2 menunjukkan bahwa  terjadi hubungan kausalitas antar pasar modal di kawasan ASEAN-5 walaupun hubungan kausalitas tidak terjadi antar masing- masing pasar modal di negara ASEAN-5, tapi menurut hasil analisis data menunjukkan ada negara  yang  mempengaruhi  dan  dipengaruhi  oleh  negara  yang  lain.  Dari  hasil Granger Causality  Test menunjukkan  bahwa  pergerakan  pasar  modal  Singapura  mempengaruhi pergerakan  pasar  modal  di  negara  Malaysia  dan  pergerakan  pasar  modal  Indonesia berpengaruh  pada  pergerakan  pasar  modal  negara  Thailand.  Dari  hasil  VAR (Vector  Auto Regression) juga ditemukan bahwa pasar modal Indonesia, Singapura dan Filipina cenderung lebih  stabil  dibandingkan  dengan  pasar  modal  karena  tidak  mudah  terpengaruh  oleh pergerakan dari pasar modal negara lain di kawasan ASEAN.

## Keterbatasan Penelitian
Dalam penelitian ini terdapat beberapa hal yang menjadi kelemahan dari penelitian ini, yaitu:
1. Alat analisis yang hanya menggunakan uji kointegrasi Johansen, uji causalitas Granger dan  VAR.  akan  lebih  baik  jika  dilengkapi  dengan  Variance  Decomposition  untuk melengkapi analisis VAR.
2. Dengan  adanya  perjanjian  ACFTA  (ASEAN  China  Free  Trade  Area)  dan  semakin menguatnya  perdagangan  negara  China,  akan  lebih  menarik  apabila  penelitian selanjutnya memasukkan pasar modal China sebagai variabel.

## Implikasi
Penelitian  ini  telah  menunjukkan  bahwa  integrasi  pasar  modal  antar  negara  penting untuk diketahui dalam rangka membantu investor untuk mengambil keputusan yang optimal terkait  keputusan  diversifikasi  portofolio  internasional.  Dengan  mengatahui  integrasi  yang terjadi  antar  negara  terutama  di  negara  ASEAN  investor  dari  wilayah  ASEAN  atau  dari  luar wilayah ASEAN bisa mempertimbangkan negara mana yang sekiranya akan memberikan risiko fluktuasi  paling  minimal  dan  meberikan  keuntungan  optimal  jika  investor  menanamkan modalnya  di  negara  tersebut.  Dan  untuk  para  akademisi  penelitian  ini  telah  memberikan referensi  baru  untuk  rekan-rekan  akademisi  yang  akan  melakukan  penelitian  lebih  lanjut mengenai integrasi pasar modal terutama integrasi di kawasan ASEAN.

## Saran
Pada penelitian ini digunakan data bulanan periode 2006-2017, untuk selanjutnya dapat digunakan data harian dengan periode waktu yang lebih panjang untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Dalam penelitian selanjutnya dapat ditambahkan variabel penelitian negara lain yang saat ini muncul menjadi negara maju di kawasan Asia seperti China, Jepang, dan India.

## DAFTAR PUSTAKA
Arfianto, Erman Denny. 2005. Integrasi Pasar Modal Indonesia: Pengamatan terhadap Beberapa Bursa  di  Asia  Pasifik  dan  Amerika  Serikat. Media  Ekonomi  Bisnis .  Vil.  XVII,  No.  2, Desember 2005.
Ariefianto, Moch. Doddy. 2012. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan EViews. Erlangga, Jakarta.
Auzairy,  Noor  Azryani  dan  Rubi  Ahmad.  2009.  The  Impact  of  Subsequent  Stock  Market Liberalization on the  Integration of  Stocks Markets in ASEAN-4 +  South Korea . World Academy of Science, Engineering and Technology , Vol.58.
Azman-Saini. W. N. W., M. Azali, M. S. Habibullah dan K. G. Matthews. 2002. Financial Integration and the ASEAN-5 Equity Markets . Applied Economic, 34, 2283-2288.
Bae, Kee-Hong. 1995. Market Segmentation and Time Variation in The Price of Risk : Evidence on The Korean Market Stock. Pacific Basin Finance Journal 3 , 1-29.
Chen, Cathy W.S, Richard Gerlach, Nick Y.P. Cheng, dan Y.L. Yang. 2009. The Impact of Structural
Breaks on the Integration of the ASEAN-5 Stock Markets.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1410605
Climent, Francisco J. dan Vicente Meneu. 2003. Has 1997 Asian Crisis Increase Information Flows Between International Markets . International Review of Economics and Finance, 12(1) : 111-143
Gujarati, Damodar. 2003. Basic Econometric . New York: Mc. Graw-Hill.
Husnan, Suad. 2004. Dasar–dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, Edisi Revisi. UPP AMP YKPN, Yogyakarta.
Herwani, Aldrin dan Erie Febrian. 2013. Global Stock Price Linkages Arround The US Financial Crisis : Evidence  from Indonesia. Global Journal of Bussines Research, Vol. 7, No.5.
Karim, Bakri A., M. Shabri Abdul Majid dan Samsul Arifin Abdul Karim. 2009. Financial Integration Between Indonesia and It’s Major Trading Partner . MPRA Paper, No. 17277.
Lim L.K. Linkges Between ASEAN Stock Market: A Cointegration Approach. diakses dari internet pada tanggal 21 Juli 2014.
Mailangkay, Jeina. 2013. Integrasi Pasar Modal Indonesia dan Beberapa Bursa di Dunia (Periode Januari 2013–Maret 2013). Jurnal EMBA. Vol.1 No.3 September 2013, Hal.722-731.
Mauliano, Deddy Azhar. 2009. Analisis Faktor–Faktor yang Mempengaruhi Pergerakan Indeks
Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia. http://gunadarma.ac.id/library/articles/graduate/economy/2009/Artikel_10205276.p df
Mankiw, N.G. 2003. Teori Makro Ekonomi Edisi Kelima . Erlangga, Jakarta.
Mansor, Ibrahim. 2006. International Linkage of ASEAN Stock Prices: An Analysis of Response Asymmetries. Applied Econometrics and International Development. Vol 6-3.
Nurhayati,  Mafizatun.  2012. Analisis  Integrasi  Pasar  Modal  Kawasan  ASEAN  dalam  Rangka Menuju Masyarakat Ekonomi ASEAN, diakses dari
http://eprints.unisbank.ac.id/205/1/artikel-38.pdf, tanggal 6 Pebruari 2014.
Royfaizal , R.C., C. Lee and M. Azali. 2007. ASEAN- 5+3 And US Stock Market Interdependence Before, During, and After ASIAN Financial Crisis. MPRA Paper, No. 10263.
Richard Roll, Eduardo Schwartz, and Avanidhar Subrahmanyam. 2005. Liquidity and The Law of One  Price:  The  Case  of  The  Futures/Cash  Basis. Finance  Area:  National  Bureau  of Economic Research (NBER).
Santosa,  Budi.  2013.  Integrasi  Pasar  Modal  Kawasan  China-ASEAN. Jurnal  Ekonomi Pembangunan Vol. 14, No.1. Hal 78-91.
Sartono, Agus. 2001. Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi. BPFE Edisi ke empat, Yogyakarta.
Siddiqui,  Saif.  2009.  Stock  Market  Integration  :  Examining  Linkages  Between  Selected  World Markets. The Journal of Bussiness Perspective. Vol. 13. 2009,1,p. 19-30. ECONIS
Sunariyah.  2006. Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal. UPP  STIM  YKPN  Edisi  ke  lima, Yogyakarta.
Tandelilin, Eduardus. 2010. Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi. Kanisius, Yogyakarta.
Thao, Tran Phuong and Kevin Daly. 2012. The Impacts of The Global Financial Crisi in Southeast Asia Equity Markets Integration. International Journal of Trade, Economics and Finance,
Vol. 3, No. 4, August 2012.
Widarjono, Agus. 2013. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. UPP STIM YKPN, Yogyakarta.
Winanrno, Wing Wahyu. 2011. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3. UPP STIM YKPN, Yogyakarta.